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PHPを使用して人工知能財務分析システムを構築する

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リリース： 2023-06-11 16:58:01

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情報技術の急速な発展に伴い、人工知能技術はさまざまな分野で広く使用されています。特に金融分野では、人工知能テクノロジーは、企業がより正確、効率的、かつインテリジェントな財務上の決定を達成するのに役立ちます。 PHP は、Web アプリケーションを迅速に構築するための人気のあるプログラミング言語です。この記事では、PHP 言語を使用して、企業の財務上の意思決定を支援するシンプルかつ効果的な人工知能財務分析システムを構築する方法を紹介します。

データの準備

人工知能財務分析システムには、分析と予測のためのデータセットが必要です。データセットには次の情報が含まれている必要があります。

損益計算書、キャッシュフロー計算書、貸借対照表などの会社の財務諸表;
企業が属する業界に関する関連データ業界平均収益性、市場シェアなどの会社の運営;
インフレ率、金利などの会社のマクロ経済環境データ

上記のデータは、独立した収集、公開データソース、業界レポートなどのさまざまなチャネルを通じて取得できます。

データのクリーニングと前処理

データを取得した後、データをクリーニングして前処理する必要があります。これには次の内容が含まれます:

重複データと欠落データの削除;
その後の分析を容易にするためのデータ型の変換とデータの書式設定;
データの削減比較を容易にするための統合と標準化さまざまな種類のデータの分析。

特徴エンジニアリング

特徴エンジニアリングとは、モデルの構築や予測に使用できるように、生データを処理、変換、組み合わせることを指します。人工知能財務分析システムにおける特徴エンジニアリングの目標は、モデリングと予測のために生データから特徴変数を抽出することです。

いくつかの特徴エンジニアリング手法には次のものが含まれます。

特徴選択: 抽出された特徴をフィルターし、冗長で無関係な特徴を削除して、モデルの精度と解釈可能性を向上させます。;
特徴のスケーリング: 数値の特徴を正規化または標準化して、異なる数値範囲の特徴が同じ重要性を持つようにします。
特徴の組み合わせ: 異なる特徴を組み合わせて、予測精度を向上させます。

モデルの構築

特徴量エンジニアリングが完了したら、モデルの構築を開始できます。人工知能財務分析システムは、デシジョンツリー、ニューラルネットワーク、ランダムフォレスト、ロジスティック回帰など、予測と分類にさまざまなモデルを使用できます。

この記事では、ロジスティック回帰モデルを例として、PHP での実装方法を紹介します。

ロジスティック回帰は、二項分類問題で広く使用されている古典的な分類アルゴリズムです。その基本原理は、分類結果の確率としてシグモイド関数を介して線形予測値を区間 [0,1] にマッピングすることです。ロジスティック回帰では、パラメータ推定に最尤推定法または正則化法を使用できます。

PHP では、Apache OTTM (オープンソーステキストマイニング & 機械学習) フレームワークを使用して、ロジスティック回帰モデルを実装できます。 OTTM には、テキストマイニング、機械学習、データ分析などの機能を実装できる複数の PHP クラスライブラリが含まれています。その中で、PHP-ML クラスライブラリは、ロジスティック回帰、ランダムフォレスト、ニューラルネットワークなどを含む、多くの古典的な分類および回帰アルゴリズムを提供します。

PHP-ML では、次のコードを使用して、ロジスティック回帰モデルのトレーニングと予測を実装できます:

require_once __DIR__ . '/vendor/autoload.php';

use PhpmlClassificationLogisticRegression;
use PhpmlDatasetDemoIrisDataset;

//加载数据集
$dataset = new IrisDataset();
$classNames = array_unique($dataset->getTargets());

//建立模型
$classifier = new LogisticRegression();
$classifier->train($dataset->getSamples(), $dataset->getTargets());

//预测结果
$predicted = $classifier->predict([[7.2, 3.6, 5.1, 2.5]]);
echo 'Predicted class: '.$classNames[$predicted[0]].'
';

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このコードは、PHP-ML を使用して虹彩データセットを読み込み、ロジスティック回帰モデルをトレーニングし、そのモデルを使用してデータセットの分類結果を予測します。

モデルの評価と最適化

モデルが確立された後、予測精度と汎化パフォーマンスを向上させるためにモデルを評価および最適化する必要があります。ロジスティック回帰モデルの評価指標には、適合率、再現率、F1 値、AUC 値などがあります。

モデルを最適化する方法には、モデルのハイパーパラメーターの調整、データ量と機能の増加、データクリーニングと前処理プロセスの最適化などが含まれます。

Web アプリケーションの構築

モデルのトレーニングと評価が完了したら、モデルを Web アプリケーションに適用して、企業の財務分析と意思決定を支援します。作ること。

PHP では、Laravel、CodeIgniter などのさまざまな Web フレームワークを使用して、人工知能財務分析システムのフロントエンドとバックエンドを構築できます。フロントエンドインターフェイスは直観的でフレンドリーで操作が簡単である必要があり、バックエンドのビジネスロジックは明確で安全で可用性が高い必要があります。

人工知能財務分析モジュールをWebアプリケーションと統合した後、財務データの分析、予測、視覚的表示を実現できます。過去のデータと将来の傾向の分析を通じて、企業は財務予測と計画をより正確に実施し、意思決定能力と市場競争力を強化できます。

結論

人工知能テクノロジーを金融分野に応用すると、企業はよりインテリジェントで正確な財務上の意思決定を行うことができます。人気のプログラミング言語である PHP は、Web アプリケーションを迅速に構築し、PHP-ML などのライブラリを使用して機械学習および人工知能機能を迅速に実装できます。この記事で説明する手順と方法を通じて、企業はシンプルで効果的な人工知能財務分析システムを簡単に構築し、企業の発展と成長を促進できます。

以上がPHPを使用して人工知能財務分析システムを構築するの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。